梁 旭，刘华民,2,3，纪美辰，常 明，温 璐,2,3，于瑞宏,2,3，卓 义,2,3，王立新,2,3**

(1:内蒙古大学生态与环境学院，呼和浩特 010021) (2:草原生态安全省部共建协同创新中心，呼和浩特 010021) (3:蒙古高原生态学与资源利用教育部重点实验室，呼和浩特 010021) (4:中国环境科学研究院，流域水污染综合治理研究中心，北京 100012)

土地利用/覆被变化(LUCC)是人类活动和自然要素共同作用的直接结果，被国内外众多学者认为是引起全球环境变化的主要原因之一[1-2]. 以往的研究主要集中在LUCC的时空格局变化与过程[3]、驱动力与驱动机制[4]以及模拟与预测的研究[5]，对其引发的水环境效应研究相对较少[6]. 水是人类生活与生产赖以生存的关键要素，近年来，发展中国家的水资源愈发匮乏[7]，与此同时这些地区因发展需要，土地利用类型变化显著，在中国北方干旱半干旱地区尤为明显，土地利用/覆被变化与水体水质的关系受到越来越多学者的关注. 前期研究发现[8-9]人为因素驱动的土地利用方式能够通过复杂的途径对地表水质造成影响，流域尺度下LUCC对湖泊水质质量有重要作用[10-13]. Tong等[14]对俄亥俄州的所有流域研究证明，土地利用类型与不同水质指标之间存在显著相关性. 杨琴等[15]对淮河流域的土地利用类型和水质的关系研究表明，林地、草地和水域能够缓解水污染，旱地与城镇用地是造成水污染的主要原因. 郭青海等[16]对武汉4个湖泊进行分析认为，城市用地、农村用地和滩地对湖泊水质影响最大. 可见流域土地利用/覆被变化会相应地影响湖泊以及河流水质的变化.

农牧交错带是中国北方农业和牧业不同生产方式分布的过渡地带，因其具有很强的过渡性和波动性，生态环境容易受到气候变化和人类活动破坏. 高廷等和周德成等[17-18]通过对北方农牧交错带的土地利用/覆被变化的研究，发现影响其变化的主要因素是气候变暖和国家实施的生态环境建设工程等. 岱海流域属于典型的农牧交错流域，既是中国北方生态安全屏障的重要组成部分，也是国家重要的湖泊湿地之一. 岱海四周环山，地势低洼，是周边山地和地下水的汇合场所，不仅具有接纳地表径流和洪水的功能，同时对附近居民生活和牲畜饮水安全有重要意义. 近20年来，随着全球气候变暖和人类活动影响，导致湖泊面积不断萎缩，湿地面积逐渐减少，盐碱化程度加剧，湖泊水质持续恶化[19]. 目前，针对岱海水污染的研究主要集中在主湖区小尺度上[20-21]，基于流域尺度的土地利用/覆被变化对水质的影响较少提及. 本文以岱海流域为研究对象，分析2000-2018年土地利用/覆被和水质变化特征，并探究长时间序列尺度下土地利用/覆被变化对湖泊水质的影响，为岱海流域大空间水污染综合治理提供参考依据，为以改善水质为目标的流域土地资源管理及优化配置提供理论支撑.

图1 研究区地理位置及采样点分布Fig.1 Geographical location and sampling sites distribution of the study area

1 材料和方法

1.1 研究区概况

岱海流域(40°11′～40°48′N，112°16′～112°59′E)总面积2341.67 km2，是内蒙古东部边缘的一个典型内陆封闭式湖泊流域(图1)，位于典型农牧交错带. 该流域四处环山，东邻丰镇丘陵，南部为马头山，北部为蛮汗山，共有22条季节性河流汇入岱海进行补给，较大的有弓坝河、天成河、苜花河，但在旱季也会出现断流. 岱海湿地被列入《中国湿地保护行动计划》的179块国家重要湿地之一，同时也是自治区级湖泊湿地自然保护区[22-24].

1.2 数据来源

1.2.1 遥感数据 遥感数据来源于美国地质勘探局USGS(https://earthexplorer.usgs.gov/)，采用岱海流域2000、2005、2009、2014和2018年共5期Landsat TM/DEM遥感影像，成像时间分别为2000年7月1日、2005年9月25日、2009年8月10日、2014年8月24日和2018年9月20日，云量小于10%，分辨率为30 m×30 m. 覆盖岱海流域范围是WRS_PATH为126，WRS_ROW为32的影像. 以2000年作为本研究的背景值.

1.2.2 水质数据 水质数据来源于2000-2018年与遥感影像相对应的7-9月5个主要入湖口附近的水质监测点(图1)，每个样点每月采取一次水样. 本文主要选取溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(CODMn)、五日生化需氧量(BOD5)、总氮(TN)和总磷(TP)共5个代表性水质指标进行分析. 采集的水样分别按照《溶解氧的测定-碘量法》(GB 7489-1987)、《高锰酸钾氧化法》(GB 11892-1989)、《五日生化需氧量(BOD5)的测定》(GB 7488-1987)、《总氮的测定-碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法》(GB 11894-1989)和《总磷的测定-钼酸铵分光光度法》(GB 11893-1989)的标准进行测定.

1.3 研究方法

1.3.1 遥感影像解译 将研究区每期遥感影像从ASTER GDEM高程数据中提取流域边界[25]，利用ENVI软件进行大气校正和辐射定标预处理[13]，然后通过易康(eCognition)软件中的MRS分类方式对其进行分类，并根据目视解译方式对分类结果进行分类和修正[26]，最后依据《土地利用现状分类》(GB 21010-2017)中的分类标准和岱海流域的实际情况进行分类，主要分为耕地、天然林地、人工林地、天然草地、人工草地、建设用地、水域、未利用地，以及5种湿地土地类型(岱海、灌丛沼泽、沼泽草地、季节性河流和内陆滩涂). 本文所指水域主要包括河道明水区、水库、坑塘水面、水工建筑用地等.

1.3.2 马尔可夫转移矩阵 马尔可夫(Markov)模型被用来描述各种土地类型面积之间的转化情况，并且指出不同土地类型的转移方向[27]. 本研究使用马尔可夫模型定量分析岱海流域土地类型面积的变化情况以及各土地利用类型的转移方向. 式(1)为马尔可夫转移矩阵.

(1)

式中，Pij表示在某时间段内初期某种土地类型转变为末期某种土地类型的面积，N为土地利用类型总数.

1.3.3 水质综合污染指数法 采用综合污染指数法评价岱海湖泊不同水质污染指标的总体污染状况[28-29]. 计算公式为：

(2)

(3)

式中，P为综合污染指数；n为参加评价的污染物指标项数；Pi为i污染物的综合污染指数；Ci为第i项污染物实测年均值，mg/L；Si为第i项污染物的水质标准值，mg/L. 具体参见《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002) 中的Ⅲ类水质标准限值. 综合污染指数对应的水质分级如下：P≤0.25，清洁；0.25

1.3.4 冗余分析 本研究以2000、2005、2009、2014、2018年岱海的水质指标为物种，以其对应的土地利用面积占比为环境因子，使用Canoco 5.0软件分析土地利用变化和水质指标的关系[30-31]. 对土地类型数据进行一级分类，将天然草地和人工草地、天然林地和人工林地分别进行合并,为突出岱海和湿地(灌丛沼泽、沼泽草地、季节性河流和内陆滩涂)的影响进行单独分析.

1.3.5 计量分析模型 本文采用指数模型进一步揭示长序列时间尺度下湖泊流域土地利用/覆被面积变化对不同水质因子的影响，并建立计量分析模型[32]：

NPS=α·exp(β1·gd+…+β6·sd)

(4)

式中，NPS表示水质指标；α为常数；β1～β6表示各土地类型面积比例与水质指标的相关性系数，其中βi值为正数时，表明此土地利用类型对水质产生正面影响；βi值为负数时，则表明此土地利用类型对水质产生负面影响.gd代表耕地，ld代表林地，cd代表草地，jsyd代表建设用地，dhh代表岱海，sd代表湿地. 运用python编程软件对数据进行回归分析.

2 结果与分析

2.1 土地利用/覆被变化特征

2.1.1 土地面积变化特征 通过遥感解译的研究方法获得2000、2005、2009、2014和2018年岱海流域土地利用分类结果(图2). 2000-2018年岱海流域土地利用类型以耕地和天然草地为主，两者面积之和占流域总面积的61.28%～67.91%，其中耕地面积占比最大(30.87%～45.88%)，未利用地面积(0.30%～0.46%)和水域面积(0.17%～0.94%)占比较小. 耕地主要分布在流域中部的河滩区域；草地和林地(含天然和人工)主要分布在流域的上游；建设用地主要散布在岱海的四周. 2000-2018年，流域内面积增加的土地类型主要是耕地、建设用地和人工林地，分别增加了15.01%、2.29%和2.25%；面积减少的主要是天然草地、人工草地和天然林地，分别减少了10.82%、0.29%和4.95%；岱海面积萎缩严重，面积减少了1.49%，仅为2000年面积的一半. 可见，近20年岱海流域土地利用变化特征，主要是耕地、建设用地和人工林地面积的增加以及天然草地、人工草地、天然林地和岱海面积的减少.

图2 岱海流域2000-2018年土地利用分类Fig.2 Land use classification of Lake Daihai Basin from 2000 to 2018

2.1.2 土地转移变化特征 对岱海流域不同时期的土地利用/覆被变化进行动态监测得到马尔可夫转移矩阵表(附表Ⅰ～Ⅳ)可知，2000-2018年岱海流域土地利用/覆被变化明显，耕地一直呈逐渐增加趋势，而在2014-2018年转变为减少趋势，减少的耕地主要转化为天然草地(4.16%)和人工林地(3.23%)，这是因为2014年岱海被国家列入规划保护的365个好湖泊之一，有关部门在岱海周边造林绿化，并实施“退耕还湿”和“退耕还林还草”政策；天然林地的变化受人为因素影响最大，主要在耕地、天然草地和人工林地之间相互转移；人工林地在2005年之前主要由耕地转化，2005年以后由天然林地转化，转移速率分别为5.53%、7.16%和8.65%；人工草地在2014-2018年变化最明显，主要转化为耕地(23.68%)和天然草地(23.26%)；天然草地呈逐年减少趋势，主要转化为耕地，4个时期的转移速率分别为8.24%、18.77%、7.03%和9.76%，这主要是因为流域内人口的增加和城镇化发展的推动，大量的天然草地被开垦为耕地；建设用地一直呈高开发状态，其增加量为2000年的一倍，原因是自2000年以来，岱海大力发展工农业、养殖业和旅游业，岱海周围新建了岱海电厂、养殖场等[20]；水域一直呈减少趋势，主要转化为季节性河流，可能是由于全球变暖气温升高导致蒸发量升高、流域降水量下降以及人口增加导致人类活动对岱海水资源利用强度变大[33-34]. 未利用地呈增加趋势，主要由岱海(1.16%)和内陆滩涂(0.77%)转化而来；5种湿地类型整体呈减少趋势，主要表现为岱海向内陆滩涂、灌丛沼泽和沼泽草地转化，这是因为政府近些年加大岱海湿地保护推行“两节两补两恢复”等措施，湖水萎缩露出的一部分裸地和内陆滩涂逐渐转变为沼泽草地和灌丛沼泽[35].

2.2 湖泊水质变化特征

2.2.1 水质因子变化特征 本文用岱海5个水质监测站点7-9月的平均值反映水质因子年际变化特征(图3). 2000-2018年DO浓度总体呈下降趋势，在3.77～9.13 mg/L之间波动，2000-2009年整体呈减少趋势，而在2014-2018年转变为增加趋势，水环境质量逐渐转好，可达到地表水水环境Ⅱ类标准. CODMn在2000-2018年呈整体增加趋势，变化范围为7.50～15.84 mg/L，在第1阶段2000-2005年呈减少趋势，在2005-2014年呈增加趋势，进入第4阶段2014-2018年转变为减少趋势，地表水环境质量由劣Ⅴ类水向Ⅴ类水转变(超标0.95～1.64倍). BOD5与CODMn的变化趋势基本一致，其值在1.05～11.82 mg/L之间，变化幅度最大，在2000-2005年地表水水环境质量属于 Ⅰ 类水，近20年来水污染不断加剧，虽然在2014年以后有所改善，但目前仍为Ⅴ类水(超标0.74～1.27倍). TN浓度在2000-2018年整体呈减少趋势，在0.51～1.95 mg/L之间变化，说明岱海虽有所治理，但目前的污染状况依旧不乐观，仍处于地表水环境质量的Ⅴ类水标准(超标0.03～0.56倍). TP浓度在2000-2018年整体呈增加趋势，变化范围为0.03～1.05 mg/L，在2000-2009年呈减少趋势，之后转变为增加趋势，水环境质量处于劣Ⅴ类标准(超标1.9～3.1倍). 综上所述，近20年来，岱海水体污染严重，水质因子CODMn、BOD5、TN和TP存在不同程度的超标，湖泊水环境质量问题亟待解决.

图3 岱海2000-2018年水质因子年际变化特征Fig.3 Interannual variation characteristics of water quality parameters in Lake Daihai from 2000 to 2018

图4 岱海2000-2018年P值变化趋势Fig.4 The P value trend of the water quality of Lake Daihai from 2000 to 2018

图5 岱海不同水质因子冗余分析 (gd:耕地，ld:林地，cd:草地，jsyd:建设用地， sy:水域，wly未利用地，dhh:岱海；sd:湿地)Fig.5 Redundant analysis of different water quality factors in Lake Daihai

2.2.2 水质综合污染变化特征 为综合评价岱海近20年的水质污染变化情况，本文采用水质综合污染指数法计算岱海湖泊各年综合污染指数(P值)，并绘制水质随时间的变化曲线(图4). 近20年岱海湖泊水质变化经历了缓慢污染，污染相持，快速污染和污染改善4个阶段. 在第1阶段(2000-2005年)，污染指数P值范围在0.74～0.89之间，变化幅度较小，变化率为0.8%，水质处于缓慢污染阶段. 在2005年由中度污染转变为重度污染，之后污染一直持续到2009年，P值呈锯齿状稳定变化(污染相持阶段). 而在2009-2014年，P值在0.85～1.41之间剧烈变化，变化率为5.5%，水质处于快速增加阶段. 相反，在第4阶段(2014-2018年)岱海水环境状况开始转变，逐渐进入污染改善阶段.

2.3 土地利用/覆被变化与湖泊水质的关系

2.3.1 冗余分析 为研究湖泊水质因子受土地利用因素的影响程度，进行冗余分析(图5). 水质和土地利用类型前两个排序轴相关系数均良好，特征根分别为0.8638 和0.1032，模型满足显著性条件，效果理想. 结果显示：DO浓度与岱海、水域、林地、湿地呈正相关，与耕地、建设用地、未利用地呈负相关；CODMn、BOD5、TP浓度与耕地、建设用地、未利用地呈正相关，与岱海、湿地、水域、草地、林地呈负相关；TN浓度与林地、草地、水域、岱海呈正相关，与未利用地、建设用地、耕地、湿地呈负相关. 因此，可以通过减少对岱海、水域、草地和林地的过度开采和使用，严格限制岱海流域内耕地和建设用地的新开发，继续通过恢复岱海周边湿地保护区等措施改善岱海水环境质量.

2.3.2 计量分析模型 通过对岱海湖泊水质指标进行多元回归分析，建立地类-湖泊水质模型. 模型呈现的相关性与冗余分析基本一致，表明LUCC对湖泊水环境有一定影响，且整体影响较强，结果如表1所示.

从岱海流域2000-2018年地类-湖泊分析模型的结果可以得出：

1)草地与水质污染指标CODMn、BOD5、TP浓度呈正相关，与水质净化指标DO浓度呈正相关. 说明草地作为一种植被具有水源涵养和水质净化的效果，但是一定区域草地面积的占比对水质恶化具有一定的关系，这与Ahearn等[36]和Xiao等的[37]研究结果相似. 一方面岱海流域内粗放的放牧方式导致草地被大面积围垦对湖泊水质产生影响；另一方面流域内的草地一直呈逐渐减少状态，造成水土流失，对水质影响较大. 耕地和建设用地与污染指标CODMn、BOD5、TP浓度呈正相关，说明两种土地利用类型均对湖泊水质质量产生负面影响. 其中耕地是岱海流域面积分布最广的地类，占流域总面积的30.87%～45.88%，且呈逐年增加趋势，有研究表明[38]耕地面积越大，对湖泊水质产生负面影响越明显. 流域内耕地多采用单一作物模式，以种植高耗水高耗肥的玉米和马铃薯为主，种植施用的有机化肥和化学农药易在土壤中富集，耕地几乎平均散落在河道周围(图2)，造成降雨时污染物易随地表径流直接进入湖泊，对湖泊水质产生负面影响[39]. 同时，城镇化推动下建设用地的增加也是水质恶化的主要原因. 流域内不透水地面的比例增大，使暴雨时期的城镇地区丧失了植被对污染物的截留、吸收作用[40]，导致居民生活、畜牧业养殖、旅游业发展等产生的污水通过不透水地面短时间内汇入河道或直排岱海[41]，造成水中有机物和营养盐含量增加，湖泊水质持续下降，这与已有研究结果[31-32]完全吻合.

表1 岱海流域2000-2018年地类-湖泊水质模型

2)林地与污染指标CODMn、BOD5、TP浓度呈负相关，说明岱海林地面积的增加一定程度上抑制了水体污染，对水质产生了积极的影响，林地冠层下土壤层具有涵养水源、保持水土流失、截留降解水质污染物的作用[42-44]. 湿地与污染指标CODMn、BOD5、TP浓度呈负相关. 多数研究表明[45-46]，流域内一定面积和数量的湿地，能够通过截留水分、沉积物质和营养物质而减少入湖污染物量，李兆富等[47]通过对天目湖湿地进行研究发现湿地具有很高的降解污染的功能. 近年来岱海管理部门加大对岱海湿地的保护，开展了岱海水生态综合治理工程，通过湖滨带湿地恢复等措施恢复已破坏的湿地，对湖泊水质改善产生了一定的积极效应. 岱海与污染指标CODMn、BOD5、TP浓度呈负相关，与水质净化指标DO浓度呈正相关. 说明岱海对水体中的污染物具有稀释净化的作用，且净化过程中DO浓度不断增大. 岱海面积的不断萎缩，是造成湖泊水质恶化的主要原因[48]. 岱海是农牧交错带尾闾湖，湖泊没有出流且入流方式主要为流域内降水以及地下水补给[49]. 近20年来，随着周边工业和农业的兴起，用水量不断增加导致岱海水位持续下降，流域内最大的工业用水户岱海电厂自2005年投入运营以来，原有的湿冷燃煤机使用岱海湖水作为冷却水，导致湖面水温升高，全年蒸发量加大；另外，岱海周边耕地多通过机电井抽取地下水的灌溉方式，造成地下水的过量开采，减少了入湖水量[33]. 随着全球气候变暖，流域内降水量小于消耗量，且周边补给河流逐渐变成季节性河流，岱海补给量严重不足，使湖泊面积不断萎缩，水环境恶化加剧.

3 结论

1)岱海流域土地利用类型以耕地和草地为主，两者面积之和占流域面积的60%以上. 2000-2018年间土地利用/覆被变化明显，主要表现为耕地、建设用地和人工林地面积的增加，天然林地、天然草地、人工草地和岱海面积的减少. 结合马尔可夫矩阵发现，草地和林地(含天然和人工)主要转化为耕地，耕地主要转化为建设用地，水域转化成季节性河流，岱海向内陆滩涂、灌丛沼泽和沼泽草地不断转化.

2)近20年来，岱海水质污染严重，CODMn、BOD5、TP浓度存在不同程度的超标. 结合综合水质评价指数P值可知岱海2000-2018年间水质变化主要经历了缓慢污染、污染相持、快速污染和污染改善4个阶段，水质污染在2005年由中度污染转向重度污染，而在2014-2018年逐渐进入水质改善阶段.

3)通过冗余分析和地类-湖泊水质模型进一步证实，在长时间序列尺度下岱海流域的岱海、湿地、林地与DO浓度呈正相关，与水质污染指标(CODMn、BOD5、TP浓度)呈负相关，对水质改善有积极作用；耕地、草地和建设用地与水质污染指标(CODMn、BOD5、TP浓度)呈正相关，对水质产生负面影响.

4 附录

附表Ⅰ～Ⅳ见电子版(DOI: 10.18307/2021.0309).